Построй свой собственный голосовой помощник с помощью Raspberry Pi и Chat API

В последние годы наблюдается всплеск интереса к разработке в области искусственного интеллекта и инновационных проектов. С появлением Chat API, передовой языковой модели, стало заманчивым создание персонального голосового помощника, превосходящего существующие решения, такие как Google Assistant или Amazon Echo. В этой статье мы рассмотрим процесс создания собственного голосового помощника с использованием Raspberry Pi, Chat API и нескольких дополнительных компонентов.

Введение

Голосовые помощники стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, предоставляя информацию, развлечения и помощь в выполнении различных задач. Хотя популярные голосовые помощники, такие как Google Assistant и Amazon Echo, выполняют свои функции, есть определенная привлекательность в создании собственного, настраиваемого голосового помощника, который можно адаптировать к вашим конкретным потребностям и предпочтениям. Создание собственного голосового помощника позволяет вам иметь больший контроль над его функциями и возможностями.

Перед началом работы установите следующие библиотеки Python:
pip install pyaudio speechrecognition transformers openai

• pyaudio: Для работы с аудиовходом. (Может потребовать дополнительной настройки в зависимости от вашей системы.)

• speechrecognition: Для распознавания речи. (Поддерживает различные API, например, Google Speech Recognition.)

• transformers: Для работы с моделями обработки естественного языка (например, для обработки ответов Chat API).

• openai: Для взаимодействия с API OpenAI. Не забудьте установить API-ключ.

Настройка Raspberry Pi

Первый шаг в создании собственного голосового помощника — настройка Raspberry Pi, миниатюрного компьютера размером с кредитную карту, который служит основой для вашего проекта. Raspberry Pi предоставляет необходимые вычислительные мощности и гибкость для запуска программного обеспечения голосового помощника. Вы можете следовать официальной документации Raspberry Pi для настройки Pi и установки необходимой операционной системы.

Подключение микрофона, клавиатуры и мыши

Для взаимодействия с вашим голосовым помощником вам потребуется подключить к Raspberry Pi микрофон, клавиатуру и мышь. Эти периферийные устройства позволят вам вводить голосовые команды и управлять функциями помощника. Убедитесь, что вы выбрали высококачественные периферийные устройства для обеспечения точного и надежного ввода.

Аспекты питания

Один из важных аспектов, который часто упускается из виду, — это питание Raspberry Pi. Важно использовать надежный блок питания и кабели, которые могут постоянно обеспечивать необходимое напряжение. Использование некачественных блоков питания или кабелей может привести к нестабильной работе и потенциальным сбоям системы. Убедитесь, что блок питания обеспечивает не менее пяти вольт для оптимальной производительности.

Реализация кода

После настройки Raspberry Pi и подключения всех компонентов пришло время реализовать необходимый код для голосового помощника. Вы можете использовать Chat API от OpenAI для обработки голосового ввода и генерации соответствующих ответов. API позволяет использовать возможности передовой языковой модели для эффективного понимания и обработки команд пользователя.

Обнаружение слова активации

Важной функцией любого голосового помощника является обнаружение слова активации, которое позволяет помощнику активироваться и реагировать на команды пользователя, когда произносится это слово. Реализация системы обнаружения слова активации гарантирует, что голосовой помощник активен и слушает только тогда, когда это необходимо, экономя ресурсы и улучшая общий пользовательский опыт.

Для обнаружения слова активации можно использовать библиотеку speechrecognition в сочетании с простой логикой:

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()

with sr.Microphone() as source:

print("Слушаю...")

audio = r.listen(source)

try:

text = r.recognize_google(audio, language="ru-RU") # language="en-US" для английского

if "Привет, помощник" in text: #Замените на ваше ключевое слово print("Слово активации обнаружено!")

# ... дальше обработка ...
except sr.UnknownValueError: print("Не распознано")

except sr.RequestError as e:

print(f"Ошибка сервиса распознавания речи; {e}")

Распознавание речи и преобразование в текст

Для преобразования голосового ввода в текстовый формат, который может обрабатываться Chat API, в голосовой помощник должна быть интегрирована система распознавания речи. Эта система преобразует аудиосигналы с микрофона в текстовое представление произнесенных слов. Доступны различные библиотеки и API для распознавания речи, такие как Google Speech-to-Text, которые обеспечивают точное преобразование речи в текст.

Этот код использует Google Speech Recognition API. Не забудьте установить соответствующий API-ключ:

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
audio = r.listen(source)

try:
text = r.recognize_google(audio, language="ru-RU")
print(f"Распознанный текст: {text}")

#... Отправка текста в Chat API ...

except sr.UnknownValueError:
print("Не распознано")
except sr.RequestError as e:
print(f"Ошибка сервиса распознавания речи; {e}")

Использование Chat API

После преобразования речи в текст, Chat API обрабатывает команды пользователя и генерирует ответы. Обученный на обширном текстовом датасете, API обеспечивает информативные и точные ответы на широкий круг запросов. Ответы API понятны и лаконичны, что идеально подходит для взаимодействия с голосовым помощником.

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # Замените на ваш API-ключ

def get_chat_response(user_input):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003", # или другая подходящая модель
prompt=user_input,
max_tokens=150,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
return response.choices[0].text.strip()

user_text = "Какой сегодня день?"
response = get_chat_response(user_text)
print(f"Ответ Chat API: {response}")

Преобразование текста в речь

Для завершения функциональности голосового помощника необходимо преобразование текста в речь. Этот процесс преобразует текстовый ответ, сгенерированный Chat API, в звуковую речь. Существует множество библиотек и сервисов преобразования текста в речь, предлагающих естественное звучание, позволяя голосовому помощнику эффективно взаимодействовать с пользователем.

Для преобразования текста в речь можно использовать библиотеку gTTS (Google Text-to-Speech):

from gtts import gTTS

import os

def speak(text):

tts = gTTS(text=text, lang='ru') #lang='en' для английского tts.save("output.mp3")

os.system("mpg321 output.mp3") #mpg321

Может потребоваться установка и настройка speakresponse.

Тестирование и оценка производительности

После полной реализации голосового помощника необходимы тщательное тестирование и оценка производительности для обеспечения надёжности и точности. Тестирование должно охватывать различные сценарии и команды пользователя для выявления потенциальных проблем или ограничений. Оценка производительности включает анализ таких факторов, как время отклика, качество речи и общее удовлетворение пользователя.

Заключение

Создание собственного голосового помощника — увлекательный и полезный проект, позволяющий адаптировать помощника к вашим потребностям и предпочтениям. Используя возможности Raspberry Pi и продвинутую языковую модель Chat API, вы можете создать персонализированного голосового помощника, который будет давать информативные и точные ответы на ваши запросы. Следуя шагам, изложенным в этой статье, вы сможете создать собственного голосового помощника.